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Semantische Segmentierung

Mit der deep-learning-basierten semantischen Segmentierung können trainierte Fehlerklassen pixelgenau lokalisiert werden. So können Anwender z.B. Inspektionsaufgaben lösen, die bisher gar nicht oder nur mit erheblichem Programmieraufwand realisierbar waren.

Die semantische Segmentierung weist jedem Pixel im Bild eine Klasse zu. Es gibt keine Unterscheidung zwischen verschiedenen Instanzen der gleichen Klasse. Typischerweise wird eine 'Hintergrund'-Klasse allen Pixeln zugewiesen, die nicht zu einer gesuchten Klasse gehören. Durch Training des Modells auf Basis einer ausreichenden Menge von Trainingsdaten lernt es schließlich, eine Klasse für jedes Pixel im Eingabebild vorherzusagen. Darüber hinaus wird für jedes Pixel in der Ausgabe ein Vertrauenswert berechnet.

Beispielbilder

Drei verschiedene Gemüsesorten auf einem Tisch
Input
Drei segmentierte Gemüsesorten
Ergebnis

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Bildklassifikation   Objektdetektion   Anomalieerkennung